Uma visão geral completa das tags automáticas Zia do Zoho Desk

Se a sua fila de suporte parece uma enchente interminável de tickets, já sabe como é. Ordenar, categorizar e encaminhar manualmente cada um deles consome tempo que a sua equipa poderia estar a usar para resolver efetivamente os problemas dos clientes. A etiquetagem automática de tickets pretende resolver isto, trazendo alguma ordem ao caos.

Este guia irá acompanhá-lo pela funcionalidade de IA do Zoho Desk, as Zia Auto Tags. Vamos analisar como funciona, para que serve e, igualmente importante, algumas das principais desvantagens que deve conhecer antes de mergulhar de cabeça.

O que são as Zia Auto Tags do Zoho Desk?

A Zia é a assistente de IA integrada na plataforma de help desk do Zoho Desk. O seu trabalho é ajudar os agentes de suporte a automatizar algumas das partes mais repetitivas do seu dia.

A funcionalidade Zia Auto Tags do Zoho Desk, especificamente, utiliza esta IA para ler os tickets recebidos e aplicar etiquetas relevantes, ou "tags", automaticamente. O objetivo é categorizar os tickets sem que ninguém tenha de o fazer manualmente. Isto ajuda a encaminhar os tickets para a equipa certa mais rapidamente e dá aos agentes uma visão rápida do que se trata um problema, facilitando a priorização do seu trabalho.

Como funcionam as Zia Auto Tags do Zoho Desk e requisitos chave

Antes de poder ligar o interruptor da automação, é importante entender como a Zia começa a funcionar. Acontece que existem alguns obstáculos bastante grandes a ultrapassar primeiro.

O processo de treino: Análise de dados históricos

A etiquetagem automática da Zia não é algo que se possa simplesmente ligar. Ela tem de se treinar, analisando os tickets antigos da sua equipa para aprender os seus padrões específicos, palavras-chave e frases comuns.

Aqui está o primeiro grande senão: de acordo com a própria documentação da Zoho, um departamento precisa de um mínimo de 3.000 tickets individuais antes que a Zia possa sequer começar o seu treino. Para equipas de suporte novas ou mais pequenas, este é um número enorme. Pode não atingir esse volume durante meses, ou mesmo anos.

Para piorar a situação, os tickets de canais como o chat ao vivo (SalesIQ), telefone e outras fontes personalizadas são completamente ignorados durante este treino. Isto deixa enormes pontos cegos na compreensão da IA sobre os problemas dos seus clientes.

É uma história diferente com plataformas de IA mais modernas como a eesel AI, que são construídas para um arranque rápido. Pode ligar o seu help desk em alguns cliques, e ela começa a treinar com todo o seu histórico de tickets desde o início, sem mínimos ou restrições de canal. Isto significa que aprende com tudo, não apenas com uma pequena fatia dos seus dados.

Agrupamento de palavras-chave e geração de etiquetas

Depois de finalmente cruzar a linha de chegada dos 3.000 tickets, a Zia começa o seu trabalho. Encontra palavras-chave usadas frequentemente e agrupa-as em "clusters". Por exemplo, pode juntar palavras como "pagamento", "fatura" e "cobrança" no mesmo grupo.

Depois, cria um nome de etiqueta para esse cluster, como "Problema de Faturação". Todo o processo é um pouco uma caixa negra, o que significa que não lhe pode dizer quais palavras-chave agrupar. O seu único controlo real é gerir os nomes das etiquetas que a Zia sugere depois de já ter tomado as suas decisões.

Ativo 1: [Fluxo de trabalho], Diagrama mostrando como as Zia Auto Tags do Zoho Desk geram etiquetas a partir de dados históricos de tickets.

Aplicar etiquetas automáticas a tickets novos e em andamento

Após o treino estar concluído, a Zia irá analisar novos tickets, tentar corresponder o seu conteúdo a um dos seus clusters de palavras-chave e, em seguida, aplicar a etiqueta. À medida que uma conversa continua, a Zia pode adicionar mais etiquetas sem se livrar das antigas, o que pode ajudar a adicionar contexto à medida que um ticket se desenvolve.

Casos de uso e benefícios práticos

Quando finalmente começa a funcionar, a etiquetagem automática pode oferecer algumas vantagens reais para organizar um help desk movimentado.

Melhoria no encaminhamento de tickets e fluxos de trabalho

Pode usar estas etiquetas automáticas para desencadear regras de fluxo de trabalho no Zoho Desk. Por exemplo, qualquer ticket com a etiqueta "cancelamento" ou "reembolso" pode ser enviado diretamente para a equipa de retenção para atenção imediata.

Este tipo de encaminhamento básico é útil, mas plataformas com ferramentas de fluxo de trabalho mais avançadas, como a eesel AI, podem fazer muito mais. Em vez de apenas encaminhar, pode configurar ações personalizadas, como fazer com que a IA chame uma API externa para verificar o estado da subscrição de um cliente ou atualizar automaticamente vários campos de um ticket de uma só vez.

Identificar tendências e problemas dos clientes

No Zoho Desk, o Painel da Zia tem uma secção para "etiquetas automáticas em tendência", que dá aos gestores uma visão rápida dos tópicos mais comuns sobre os quais os clientes estão a escrever. Isto pode ajudá-lo a detetar bugs generalizados no produto, notar lacunas na sua base de conhecimento ou identificar partes da experiência do cliente que precisam de um pouco de trabalho.

Integração mais rápida de agentes e recolha de contexto

As etiquetas dão contexto imediato aos agentes. Eles podem perceber a essência de um ticket sem precisar de ler todo o histórico da conversa. Isto é uma grande ajuda para novas contratações ou para aquelas vezes em que os tickets são passados entre diferentes equipas.

As principais limitações

Embora a ideia por trás das Zia Auto Tags seja boa, algumas limitações práticas podem torná-la uma solução difícil, e por vezes impossível, para muitas equipas de suporte.

A elevada barreira à entrada

Aquele mínimo de 3.000 tickets é um fator decisivo para muitas equipas. Se for uma startup ou uma empresa com um volume de suporte moderado, pode estar à espera muito tempo antes de ter dados suficientes para sequer ativar a funcionalidade.

Em comparação, ferramentas como a eesel AI são projetadas para entrar em funcionamento em minutos, não em meses. Liga-se às ferramentas que já utiliza e começa a aprender imediatamente, para que possa obter valor logo de início sem esbarrar numa parede de dados arbitrária.

Fontes de dados limitadas criam uma imagem incompleta

Ao ignorar canais como o chat ao vivo e as chamadas telefónicas durante o treino, a Zia está a construir a sua inteligência com base num conjunto de dados incompleto. Isto significa que as suas etiquetas podem não capturar com precisão toda a gama de problemas dos seus clientes, o que pode levar a uma categorização incorreta e confusão.

A eesel AI contorna isto ao ligar todas as suas fontes de conhecimento. Integra-se com o seu help desk, wikis internos (como Confluence e Google Docs) e ferramentas de chat (como Slack) para obter uma visão completa de 360 graus tanto das suas conversas com clientes como do conhecimento interno da sua empresa.

Falta de controlo e personalização

Com a Zia, não tem muita palavra a dizer sobre como a IA funciona. Não pode ajustar a sua lógica, definir os seus próprios grupos de palavras-chave ou ajustar o seu comportamento para se adequar ao funcionamento do seu negócio. Está basicamente limitado a editar ou eliminar as etiquetas que ela cria por conta própria.

Esta abordagem rígida está a anos-luz do controlo total que obtém com uma plataforma como a eesel AI. O seu editor de prompts intuitivo e motor de fluxo de trabalho permitem-lhe definir a persona da IA, dizer-lhe exatamente quais tickets automatizar e construir ações personalizadas que correspondam perfeitamente aos seus processos.

Análise de tendências a longo prazo deficiente

Aqui está outra grande desvantagem, uma que até os utilizadores do Zoho Desk apontaram: o painel "Trending Auto Tags" está limitado a mostrar apenas as últimas 24 horas. Isto torna impossível fazer qualquer análise de tendências real semanal ou mensal, que é exatamente o que precisa para o planeamento estratégico e relatórios.

A eesel AI, por outro lado, fornece relatórios acionáveis que olham para além de um único dia. O seu painel de análise foi construído para ajudá-lo a identificar tendências ao longo do tempo e ver onde a sua base de conhecimento está a falhar, dando-lhe um caminho claro para melhorar.

Preços do Zoho Desk: Onde se encaixam as Zia Auto Tags?

Claro, o custo é uma grande peça do puzzle. Funcionalidades avançadas de IA como as Zia Auto Tags do Zoho Desk não estão incluídas em todos os planos. Para obter o conjunto completo de capacidades da Zia, incluindo a etiquetagem automática, tem de desembolsar pelo plano de topo.

Plano	Preço (Faturado Anualmente)	Principais Funcionalidades de IA Incluídas
Standard	$14/utilizador/mês	IA Generativa (através da sua própria chave API da OpenAI), classificações de satisfação do cliente.
Professional	$23/utilizador/mês	Tudo do Standard + Blueprints (automação arrastar e largar).
Enterprise	$40/utilizador/mês	Tudo do Professional + Assistente de IA Zia (inclui Etiquetagem Automática, análise de sentimento, previsões de campo), Answer Bot.

Como pode ver, as equipas têm de se comprometer com o plano Enterprise mais caro, a $40 por utilizador por mês, apenas para ter acesso à funcionalidade nativa de etiquetagem automática.

Uma alternativa melhor: eesel AI

Se as limitações e os preços das Zia Auto Tags do Zoho Desk parecem um pouco restritivos demais, uma solução mais flexível e poderosa como a eesel AI pode ser uma escolha melhor. Ela liga-se diretamente ao seu help desk existente (incluindo Zoho Desk, Zendesk e Freshdesk) e a outras ferramentas, melhorando a sua configuração atual em vez de o prender a um sistema rígido.

Eis onde a eesel AI é diferente:

• Entre em funcionamento em minutos, não em meses: Esqueça o mínimo de 3.000 tickets. A eesel AI liga-se ao seu help desk e bases de conhecimento para começar a aprender com conversas passadas instantaneamente, para que possa começar a automatizar no primeiro dia.

• Teste com confiança antes de lançar: A eesel AI tem um modo de simulação que lhe permite testar a sua configuração em milhares dos seus tickets passados. Isto dá-lhe uma pré-visualização precisa de como irá funcionar antes de tocar numa conversa de cliente ao vivo.

• Controlo total sobre a sua automação: Não se contente com a etiquetagem básica. Com o motor de fluxo de trabalho personalizável da eesel AI, você decide exatamente quais tickets automatizar e o que a IA deve fazer, desde etiquetar e encaminhar até procurar informações de pedidos no Shopify com uma chamada de API.

• Preços transparentes e previsíveis: Não deveria ter de fazer upgrade para o plano mais caro por uma única funcionalidade. Os preços da eesel AI são claros e baseados no uso, sem taxas por resolução, para que os seus custos permaneçam previsíveis à medida que o seu volume de tickets cresce.

Este vídeo fornece uma visão mais detalhada sobre como a IA do Zoho Desk pode ser usada para prever e detetar problemas de clientes automaticamente.

Vá além das Zia Auto Tags do Zoho Desk para a automação inteligente

A etiquetagem automática de tickets é um bom primeiro passo para escalar o suporte ao cliente. Embora as Zia Auto Tags do Zoho Desk tenham a ideia certa, a sua elevada barreira de entrada, sistema inflexível e análises limitadas tornam-na uma venda difícil para equipas que precisam de se mover rapidamente. Para otimizar verdadeiramente o seu suporte, precisa de uma solução de IA que seja rápida, flexível e verdadeiramente inteligente.

Plataformas como a eesel AI mostram o que se segue na automação de suporte. Ao dar-lhe controlo total, ligar todo o seu conhecimento e permitir que comece em minutos, ajuda-o a construir um sistema de suporte que não apenas categoriza tickets, mas que realmente ajuda a resolvê-los.

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